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Record W7029149742

ISC Tecnología en la nube e IA para Negocios - PR514 - 202101

2021· report· es· W7029149742 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typereport
Languagees
FieldComputer Science
TopicE-Learning and Knowledge Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSubject (documents)Higher educationQuarter (Canadian coin)Secondary education
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los contenidos de este curso proporcionan un conocimiento fundamental de 3 tecnologías clave en los negocios y que impulsan el crecimiento e innovación. Estos son: la "nube", los datos y la inteligencia artificial, incluidos los impulsores comerciales detrás de su crecimiento, el valor que brindan, sus aplicaciones y casos de uso, y una comprensión de cómo funcionan estas tecnologías. Este curso es adecuado para una variedad de estudiantes que son principiantes en estas tecnologías y que se preparan para comenzar una carrera. No se requieren conocimientos previos (salvo lo básico de informática) ni hardware especiales. ISC Tecnología en la nube e IA para negocios es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas académicos de pregrado regular (excepto Facultad de Ingeniería) a partir del quinto ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Coursers (ISC) que les permite obtener, además de los certificados de cada micro curso del programa, el certificado de especialización o certificado profesional de una institución internacional. Se requiere completar y obtener los certificados de todos los micro cursos que conforman este ISC, además del trabajo final de UPC, para aprobar y obtener los créditos académicos de este curso. Este curso tiene como propósito contribuir al desarrollo de la competencia general de Pensamiento Crítico Nivel 3 en sus cuatro dimensiones. Y de forma complementaria desarrolla, a este mismo nivel, la competencia general Comunicación Escrita en sus cinco dimensiones. Adicionalmente, los estudiantes obtendrán las competencias específicas de los ISC de este curso. ISC Tecnología en la nube e IA para negocios forma parte del modelo de cursos electivos International Specialization Courses (ISC); los cuales están compuestos por micro cursos que en su conjunto conforman un programa especializado de una institución internacional. En ciertos casos concretos, el ISC se ha dividido en dos cursos UPC para dosificar los contenidos y la cantidad de horas requeridas para completar el programa 1especializado. Los ISC brindan a los estudiantes flexibilidad, permite explorar otros campos del conocimiento y obtener experiencia de aprendizaje internacional. Ninguno de los International Independent Courses (IIC) e International Specialization Courses (ISC) - ni los contenidos y micro cursos dentro de estos portafolios - serán convalidables en forma parcial o total por un curso obligatorio regular, por un curso electivo de las menciones de los programas de Facultad, o parte de ellos, ni por otros cursos electivos IIC o ISC de UPC; y viceversa.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.295
Threshold uncertainty score0.985

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0100.004
Open science0.0030.004
Research integrity0.0050.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.2950.305

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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